一种脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法技术

本发明专利技术公开了一种脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法，属于雷达数据处理技术领域。所述方法利用气象云杂波在雷达回波频谱图上的统计特征，以及监视区域内雷达点迹的空间位置及运动特征，实现气象云杂波的自动识别和有效剔除，减少虚假航迹，提升雷达对“低慢小”目标的探测性能。目标的探测性能。目标的探测性能。

【技术实现步骤摘要】
一种脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法


[0001]本专利技术涉及一种脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法，属于雷达数据处理


技术介绍

[0002]近年来，“低慢小”目标探测雷达广泛应用于机场探鸟、探“黑飞”无人机，为要地安全提供重要保障。“低慢小”目标是指低空、慢速的小型飞行目标，飞行高度一般在1000米以下，速度较慢，雷达反射面积又很小，因此难发现、难捕捉、难处置、难应对。考虑“低慢小”目标具有RCS(Radar Cross Section，雷达散射截面积)小、速度慢、高度低的特点，而气象云目标产生的雷达点迹也具有“低慢小”特点，如果目标(飞鸟或无人机)在多云天气下入侵机场，雷达检测到的目标点迹和气象云点迹一起送入跟踪处理流程，就会导致目标航迹不稳定、精度差，甚至出现航迹错误，使得雷达无法为用户提供有效的监视信息。针对这种情况，可采用雷达杂波过滤技术滤除杂波产生的点迹，使得进入目标跟踪处理流程的点迹最大程度上是真实有效的，提升真实目标的跟踪性能。
[0003]在雷达工程上，如何降低背景杂波的干扰，在强背景杂波中有效检测出目标，是一个基础且至关重要的课题。通常雷达部署应用之前，都需要针对当前地理环境的杂波特性进行针对性地处理，以使雷达适应当前环境，达到最佳使用性能。但针对气象云杂波，由于云层厚度、高度、风向、风速因素是变化多端的，意味着使用环境是随时间变化的，传统方法难以做到自适应，因此采用传统方法难以对气象云杂波进行有效处理；另外，“低慢小”雷达通常是窄带雷达，无法对目标进行成像识别，如何从“低慢小”点迹中自动识别出气象云点迹并滤除，工程难度较高，工程需求迫切。经调研公开文献，尚未出现有效技术可解决该问题。

技术实现思路

[0004]为了解决气象云杂波点迹的自动识别与过滤问题，本申请利用气象云杂波在雷达回波频谱图上的统计特征，以及监视区域内雷达点迹的空间位置及运动特征，实现气象云杂波的自动识别和有效剔除，减少虚假航迹，提升雷达对“低慢小”目标的探测性能。
[0005]一种脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法，所述方法包括：
[0006]步骤一，根据雷达扫描区域内任一张雷达频谱图的频谱特征判断当前扫描区域内是否存在气象云杂波；
[0007]步骤二，若存在气象云杂波，则利用雷达扫描区域内所有点迹的统计特征估计气象云的高度、距离、速度和RCS范围；
[0008]步骤三，根据估计出的气象云的高度、距离、速度和RCS范围判断雷达频谱中各个点迹是否为需要进行过滤的气象云杂波产生的点迹。
[0009]可选的，所述步骤一包括：
[0010]设雷达频谱图中任一点迹A处的回波功率为P
A
；
[0011]获取点迹A周围的M个频谱区块，统计M个频谱区块中与点迹A的回波功率相近的点迹，设其总数为N；
[0012]将N个点分别按照距离和速度从大到小排序，形成距离序列R
N
与速度序列V
N
，构成序列S
N
；
[0013]计算序列S
N
中距离序列R
N
与速度序列V
N
的绝对值|V
N
|的相关系数ρ
R|V|
；
[0014]当|ρ
R|V|
|＞δ2时，可判定气象云杂波存在，否则判定不存在，其中δ2为预设的相关系数门限。
[0015]可选的，假设与点迹A的回波功率相近的点迹称为点迹B，则点迹B满足|P
B
‑
P
A
|＜δ1，P
B
为点迹B处的回波功率，δ1为预设的功率门限。
[0016]可选的，所述相关系数ρ
R|V|
为Pearson相关系数，Kendall相关系数或Spearman相关系数。
[0017]可选的，所述步骤二包括：
[0018]获取雷达整个扫描区域内的包含气象云杂波的雷达频谱图；
[0019]统计整个扫描区域内的雷达频谱图中包含的点迹的个数，假设为S，距离序列R
S
，高度序列H
S
，RCS序列RCS
S
，速度序列V
S
；
[0020]分别根据下式估计气象云的距离、速度、高度和RCS范围：
[0021]R
rg
＝[min(R
S
),max(R
S
)]；
[0022]V
rg
＝[min(V
S
),max(V
S
)]；
[0023]H
rg
＝[min(H
S
),max(H
S
)]；
[0024]RCS
rg
＝[min(RCS
S
),max(RCS
S
)]。
[0025]可选的，所述步骤三包括：
[0026]对于雷达整个扫描区域内的任意点迹X，若R
X
∈R
rg
，V
X
∈V
rg
，H
X
∈H
rg
，RCS
X
∈RCS
rg
，则认为X为气象云杂波虚警；其中R
X
表示点迹X的距离值，V
X
表示点迹X的速度值，H
X
表示点迹X的高度值，RCS
X
表示点迹X的RCS值。
[0027]可选的，所述点迹A周围的M个频谱区块中M取值范围为4
‑
9。
[0028]本申请还提供一种机场“低慢小”目标探测监控方法，所述方法针对雷达探测出的点迹，采用上述脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法滤除其中气象云杂波产生的点迹，将其余点迹作为“低慢小”目标的目标点迹进行跟踪。
[0029]本专利技术有益效果是：
[0030]通过利用气象云杂波在雷达回波频谱图上的统计特征，以及监视区域内雷达点迹的空间位置及运动特征，实现气象云杂波的自动识别和有效剔除，减少虚假航迹，提升雷达对“低慢小”目标的探测性能。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0032]图1是本专利技术提供的脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法流程图。
[0033]图2是气象杂波频谱示例图，其中，横向代表速度，从右到左，速度绝对值递增；纵向代表距离，从下到上，距离递增；图中的虚线框内是为了便于描述而人为添加的，紫红色点代表功率较高的回波点，蓝色点的功率相对较低，绿色点的功率最低；虚线框内可明显看到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脉冲多普勒雷达气象云杂波自动过滤方法，其特征在于，所述方法包括：步骤一，根据雷达扫描区域内任一张雷达频谱图的频谱特征判断当前扫描区域内是否存在气象云杂波；步骤二，若存在气象云杂波，则利用雷达扫描区域内所有点迹的统计特征估计气象云的高度、距离、速度和RCS范围；步骤三，根据估计出的气象云的高度、距离、速度和RCS范围判断雷达频谱中各个点迹是否为需要进行过滤的气象云杂波产生的点迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤一包括：设雷达频谱图中任一点迹A处的回波功率为P
A
；获取点迹A周围的M个频谱区块，统计M个频谱区块中与点迹A的回波功率相近的点迹，设其总数为N；将N个点按照距离从大到小排序，形成距离序列R
N
与速度序列V
N
，构成序列S
N
；计算序列S
N
中距离序列R
N
与速度序列V
N
的绝对值|V
N
|的相关系数ρ
R|V|
；当|ρ
R|V|
|＞δ2时，可判定气象云杂波存在，否则判定不存在，其中δ2为预设的相关系数门限。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，假设与点迹A的回波功率相近的点迹称为点迹B，则点迹B满足|P
B
‑
P
A
|＜δ1，P
B
为点迹B处的回波功率，δ1为预设的功率门限。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述相关系数ρ
R|V|
为Pearson相关系数，Kendall相关系数或Spearman相关系数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤二包括：获取雷达整个扫描区域内的包含气象云杂波的雷达频谱图；统计整个扫描区域内的雷达频谱图中包含的点迹的个数，假设为S，距离序列R...

【专利技术属性】
技术研发人员：尤立志，陈建平，朱星宇，沈祥培，胡艳波，朱忠意，
申请(专利权)人：无锡市雷华科技有限公司，
类型：发明
国别省市：